재귀 언어모델 추상화

재귀 언어모델 추상화란, 긴 대화 기록이나 문서를 언어모델에 통째로 읽히는 대신 프로그램이 다루는 변수처럼 잘라내고 요약해서 필요한 조각만 넘겨주는 설계 방식이다.

비유하자면 이렇다. 책상 위에 산더미 같은 서류 뭉치가 있다고 하자. 보통은 사람이 매번 그 뭉치를 처음부터 끝까지 다시 읽어야 한다. 재귀 언어모델 추상화는 그 대신 서류 정리 담당 비서를 하나 두는 것과 비슷하다. 이 비서는 서랍을 열어 필요한 페이지만 꺼내고, 필요하면 자기와 똑같은 방식으로 일하는 작은 비서를 하나 더 불러 다른 서랍을 맡긴 다음 요약본만 받아온다. 이름에 붙은 재귀라는 말은 이렇게 같은 처리 방식이 부분 부분에 다시 적용되는 데서 나왔다.

이 방식이 중요한 이유는 대화나 작업 기록이 길어질수록 전부를 매번 다시 읽는 방식이 느려지고 비싸지고 헷갈리기 쉬워지기 때문이다. 컨텍스트를 텍스트 덩어리가 아니라 코드가 다룰 수 있는 변수로 취급하면, 실행 중 생긴 오류나 불필요한 기록을 걸러내고 꼭 필요한 부분만 모델에 전달할 수 있다. 오래 실행되는 코딩 에이전트 같은 작업에서 이 설계 차이가 실제 성적표 차이로 이어진다.

Prime Agent 기술보고서는 영속 실행 환경이 재귀 언어모델(RLM) 추상화를 따라 컨텍스트를 프로그램으로 다루고 테스트 시점 연산을 돌린다고 설명해요. 재귀라는 말 때문에 모델이 스스로를 무한히 복제한다고 오해하기 쉽지만, 실제로는 긴 기록을 통째로 읽는 대신 필요한 조각만 골라 쓰는 컨텍스트 처리 방식을 가리켜요.

긴 문서나 대화 기록을 통째로 붙여넣는 대신 이렇게 요청해보세요.

이 텍스트를 한 번에 다 읽지 말고, 여러 부분으로 나눠서 각각 요약한 다음 그 요약들을 다시 종합해서 답해줘.

챗봇이 텍스트를 통째로 처리하는 대신 조각내 다루는 방식을 체험해볼 수 있어요.